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多状态时变时滞线性切换系统的鲁棒二次镇定H_∞控制 被引量:5
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作者 孙文安 张洋 +1 位作者 裴炳南 张强 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期316-324,共9页
基于LMI和H∞控制理论,研究了一类具有不确定和时滞的线性切换系统的鲁棒二次镇定H∞控制问题.利用多Lyapunov函数技术构造线性矩阵不等式,在基于状态的切换规则下,给出了这类系统鲁棒二次镇定且具有H∞性能界的充分条件,以及切换规则... 基于LMI和H∞控制理论,研究了一类具有不确定和时滞的线性切换系统的鲁棒二次镇定H∞控制问题.利用多Lyapunov函数技术构造线性矩阵不等式,在基于状态的切换规则下,给出了这类系统鲁棒二次镇定且具有H∞性能界的充分条件,以及切换规则和鲁棒H∞切换控制器的设计方案.最后用数值例子对所得结果加以验证,表明了文中给出结果的有效性. 展开更多
关键词 时滞切换系统 二次镇定 H∞控制 多LYAPUNOV函数 线性矩阵不等式
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基于DNA链置换的赢家通吃神经网络 被引量:1
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作者 王宾 李亚 赵宏伟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2430-2438,共9页
DNA链置换技术广泛用于生物计算中,在计算能力和信息处理方面表现出色。但是,在信号的放大、恢复与比较等一些计算中使用DNA链置换技术,不仅增加DNA链的数量,还会带来额外的计算成本。因此,为了减少DNA链的使用数量,该文构建了一个基于... DNA链置换技术广泛用于生物计算中,在计算能力和信息处理方面表现出色。但是,在信号的放大、恢复与比较等一些计算中使用DNA链置换技术,不仅增加DNA链的数量,还会带来额外的计算成本。因此,为了减少DNA链的使用数量,该文构建了一个基于DNA链置换实现的赢家通吃(WTA)神经网络。首先,通过神经元实现逻辑运算AND,NAND和OR,将其级联成WTA神经网络解决了线性不可分问题。通过与别人结果的比较,证明该文采用方法的有效性,并在Visual DSD(DNA链置换)中获得了稳定而直观的结果。然后,为了检验神经元级联的可扩展性,设计了一个3人表决器,并对科学家进行分类,该文展示了分子系统如何表现出与大脑具有类似行为的思考能力,最后证明获得的准确率高于其他方法。 展开更多
关键词 DNA链置换 赢家通吃神经网络 逻辑运算 Visual DSD
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多状态时滞线性离散切换系统的二次稳定保成本控制
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作者 孙文安 杨寅 +1 位作者 裴炳南 张强 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期97-104,共8页
本文基于线性矩阵不等式(LMI)理论研究一类具有不确定和时滞的线性离散切换系统的二次稳定保成本控制问题.利用多Lyapunov函数构造线性矩阵不等式,基于状态的切换规则给出了这类系统二次稳定保成本控制的充分条件,以及切换规则和切换控... 本文基于线性矩阵不等式(LMI)理论研究一类具有不确定和时滞的线性离散切换系统的二次稳定保成本控制问题.利用多Lyapunov函数构造线性矩阵不等式,基于状态的切换规则给出了这类系统二次稳定保成本控制的充分条件,以及切换规则和切换控制器的设计方案.数值计算验证了文中结果的有效性. 展开更多
关键词 切换系统 时滞 稳定性 反馈 矩阵不等式
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低定位精度条件下掌纹图像识别
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作者 张建新 苏铁明 +1 位作者 华顺刚 欧宗瑛 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期356-361,共6页
提出了一种多层次相位相关掌纹识别(HPCPR)算法.先采用改进的结合相关值位置和大小的方法在整体上匹配和对齐掌纹图像,再用分块的加权相位相关法(WPC)精确匹配对齐后的掌纹图像,实现了低定位精度条件下掌纹图像的有效识别.算法综合使用... 提出了一种多层次相位相关掌纹识别(HPCPR)算法.先采用改进的结合相关值位置和大小的方法在整体上匹配和对齐掌纹图像,再用分块的加权相位相关法(WPC)精确匹配对齐后的掌纹图像,实现了低定位精度条件下掌纹图像的有效识别.算法综合使用掌纹图像的整体和局部特征,且能更快地对齐待匹配图像.与传统基于相位相关的识别方法相比,该算法既提高了识别的精度,又在识别的效率上获得明显改进.在PolyU掌纹库上的测试结果验证了算法的良好效果. 展开更多
关键词 掌纹识别 多层次相位相关 加权相位相关 定位精度
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基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割 被引量:7
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作者 于群 张建新 +1 位作者 魏小鹏 张强 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期378-386,共9页
计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net(cascaded separable and di... 计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net(cascaded separable and dilated residual U-Net, CSDResU-Net)的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。 展开更多
关键词 U-Net 残差单元 空洞卷积 深度可分离卷积 肝脏肿瘤分割
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